【免费下载】 Box64 安装与使用教程
2026-01-16 09:29:16作者:尤辰城Agatha
1. 项目目录结构及介绍
Box64 是一个开源的x86_64 Linux程序在非x86_64平台(如ARM64)上运行的模拟器。其GitHub仓库的目录结构如下:
Box64/
├── CMakeLists.txt # CMake构建文件
├── config.h # 配置头文件
├── src # 源代码目录
│ ├── dynarec # 动态重编译相关代码
│ ├── elf # ELF文件处理代码
│ ├── log # 日志相关代码
│ ├── sys # 系统调用接口代码
│ └── ... # 其他源代码文件
├── tests # 测试用例目录
├── tools # 辅助工具
└── README.md # 项目README文件
其中,主要的源代码在src目录下,包含了模拟器的核心组件。config.h用于定义项目的一些配置选项。
2. 项目的启动文件介绍
Box64 的主要启动文件是 box64,这是一个可执行文件,它接受命令行参数以运行指定的x86_64二进制文件。基本使用方式如下:
./box64 <path_to_x86_64_binary> [arguments]
例如,如果你有一个名为my_program的x86_64程序,你可以这样运行:
./box64 /path/to/my_program arg1 arg2
Box64 将尝试模拟并执行这个程序,同时接收任何传给它的参数。
3. 项目的配置文件介绍
Box64 并没有一个特定的全局配置文件。大部分配置是在编译时通过config.h进行设定的。如果你需要调整Box64的行为或添加自定义选项,可以修改这个文件,然后重新编译项目。
不过,Box64 支持环境变量来影响其运行行为。例如,BOX64_LOGLEVEL 可以设置日志级别,而 BOX64_LD_LIBRARY_PATH 可以用来指定额外的动态库搜索路径。这些环境变量可以在运行 box64 命令之前设置。
export BOX64_LOGLEVEL=3 # 设置日志级别为3(更多信息)
export BOX64_LD_LIBRARY_PATH=/path/to/libs
./box64 <path_to_x86_64_binary>
以上就是一个基础的Box64安装和使用的简介。要深入了解Box64的功能和用法,建议查阅项目的README以及官方的文档和示例。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
GLM-5智谱 AI 正式发布 GLM-5,旨在应对复杂系统工程和长时域智能体任务。Jinja00
GLM-5-w4a8GLM-5-w4a8基于混合专家架构,专为复杂系统工程与长周期智能体任务设计。支持单/多节点部署,适配Atlas 800T A3,采用w4a8量化技术,结合vLLM推理优化,高效平衡性能与精度,助力智能应用开发Jinja00
jiuwenclawJiuwenClaw 是一款基于openJiuwen开发的智能AI Agent,它能够将大语言模型的强大能力,通过你日常使用的各类通讯应用,直接延伸至你的指尖。Python0188- QQwen3.5-397B-A17BQwen3.5 实现了重大飞跃,整合了多模态学习、架构效率、强化学习规模以及全球可访问性等方面的突破性进展,旨在为开发者和企业赋予前所未有的能力与效率。Jinja00
AtomGit城市坐标计划AtomGit 城市坐标计划开启!让开源有坐标,让城市有星火。致力于与城市合伙人共同构建并长期运营一个健康、活跃的本地开发者生态。01
awesome-zig一个关于 Zig 优秀库及资源的协作列表。Makefile00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
12
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
598
4.03 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
440
531
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
920
768
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
368
247
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.46 K
822
AscendNPU-IR是基于MLIR(Multi-Level Intermediate Representation)构建的,面向昇腾亲和算子编译时使用的中间表示,提供昇腾完备表达能力,通过编译优化提升昇腾AI处理器计算效率,支持通过生态框架使能昇腾AI处理器与深度调优
C++
112
168
暂无简介
Dart
844
204
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
69
21
昇腾LLM分布式训练框架
Python
130
156